package main

import (
	"fmt"
	"math/rand"
	"time"

	"github.com/sjwhitworth/golearn/base"
	"github.com/sjwhitworth/golearn/evaluation"
	"github.com/sjwhitworth/golearn/linear_models"
	"github.com/sjwhitworth/golearn/trees"
	"gorgonia.org/gorgonia"
)

// 1. 数据准备和预处理
func prepareData() (*base.DenseInstances, *base.DenseInstances) {
	// 这里应该是从数据库或CSV加载电力负载数据
	// 示例数据 - 实际应用中应该替换为真实数据
	rand.Seed(time.Now().UnixNano())

	// 创建示例数据集
	attributes := []base.Attribute{
		base.NewFloatAttribute("hour"),
		base.NewFloatAttribute("day_of_week"),
		base.NewFloatAttribute("temperature"),
		base.NewFloatAttribute("load"), // 目标变量
	}

	// 创建空的DenseInstances
	data := base.NewDenseInstances()

	// 添加属性
	specs := make([]base.AttributeSpec, len(attributes))
	for i, attr := range attributes {
		spec := data.AddAttribute(attr)
		specs[i] = spec
	}
	data.Extend(1000) // 1000个样本

	// 填充随机数据
	for i := 0; i < 1000; i++ {
		data.Set(specs[0], i, base.PackFloatToBytes(float64(i%24)))            // hour
		data.Set(specs[1], i, base.PackFloatToBytes(float64(i%7)))             // day_of_week
		data.Set(specs[2], i, base.PackFloatToBytes(15+rand.Float64()*20))     // temperature
		data.Set(specs[3], i, base.PackFloatToBytes(1000+rand.Float64()*5000)) // load
	}

	// 划分训练集和测试集
	trainData, testData := base.InstancesTrainTestSplit(data, 0.7)
	return trainData, testData
}

// 2. SVM模型
func svmPredict(trainData, testData *base.DenseInstances) {
	// 创建SVM模型
	model := linear_models.NewLinearSVC("l2", "l1", true, 1.0, 1e-4, 1000)

	// 训练模型
	err := model.Fit(trainData)
	if err != nil {
		fmt.Println("SVM训练错误:", err)
		return
	}

	// 预测
	predictions, err := model.Predict(testData)
	if err != nil {
		fmt.Println("SVM预测错误:", err)
		return
	}

	// 评估
	confusionMat, err := evaluation.GetConfusionMatrix(testData, predictions)
	if err != nil {
		fmt.Println("评估错误:", err)
		return
	}

	fmt.Println("SVM模型性能:")
	fmt.Println(evaluation.GetSummary(confusionMat))
}

// 3. 随机森林模型
func randomForestPredict(trainData, testData *base.DenseInstances) {
	// 创建随机森林模型
	model := trees.NewRandomForest(100, 3) // 100棵树，最大深度3

	// 训练模型
	err := model.Fit(trainData)
	if err != nil {
		fmt.Println("随机森林训练错误:", err)
		return
	}

	// 预测
	predictions, err := model.Predict(testData)
	if err != nil {
		fmt.Println("随机森林预测错误:", err)
		return
	}

	// 评估
	confusionMat, err := evaluation.GetConfusionMatrix(testData, predictions)
	if err != nil {
		fmt.Println("评估错误:", err)
		return
	}

	fmt.Println("随机森林模型性能:")
	fmt.Println(evaluation.GetSummary(confusionMat))
}

// 4. LSTM模型 (使用Gorgonia)
func lstmPredict() {
	// 创建计算图
	g := gorgonia.NewGraph()

	// 定义LSTM参数
	inputSize := 3
	outputSize := 1
	hiddenSize := 32

	// 定义输入输出
	x := gorgonia.NewMatrix(g, gorgonia.Float64, gorgonia.WithShape(1, inputSize), gorgonia.WithName("x"))
	y := gorgonia.NewMatrix(g, gorgonia.Float64, gorgonia.WithShape(1, outputSize), gorgonia.WithName("y"))

	// 定义LSTM层
	lstm := gorgonia.NewLSTMOp(g, x, hiddenSize, outputSize)

	// 定义损失函数
	loss := gorgonia.Must(gorgonia.Mean(gorgonia.Must(gorgonia.Square(gorgonia.Must(gorgonia.Sub(lstm.Output(), y))))))

	// 1. 定义优化器
	solver := gorgonia.NewAdamSolver(gorgonia.WithLearnRate(0.01))

	// 2. 创建VM
	machine := gorgonia.NewTapeMachine(g, gorgonia.BindDualValues(lstm.Parameters()...))
	defer machine.Close()

	// 3. 训练循环
	epochs := 100
	for i := 0; i < epochs; i++ {
		// 这里应该从训练数据中获取真实样本
		// 示例中使用随机数据
		xVal := gorgonia.NewTensor(gorgonia.Float64, gorgonia.WithShape(1, inputSize),
			gorgonia.WithBacking([]float64{rand.Float64(), rand.Float64(), rand.Float64()}))
		yVal := gorgonia.NewTensor(gorgonia.Float64, gorgonia.WithShape(1, outputSize),
			gorgonia.WithBacking([]float64{rand.Float64() * 5000}))

		gorgonia.Let(x, xVal)
		gorgonia.Let(y, yVal)

		if err := machine.RunAll(); err != nil {
			fmt.Println("训练错误:", err)
			return
		}

		solver.Step(gorgonia.NodesToValueGrads(lstm.Parameters()))
		machine.Reset()

		if i%10 == 0 {
			fmt.Printf("Epoch %d, Loss: %v\n", i, loss.Value())
		}
	}

	// 4. 预测逻辑
	// 这里应该使用测试数据进行预测
	testX := gorgonia.NewTensor(gorgonia.Float64, gorgonia.WithShape(1, inputSize),
		gorgonia.WithBacking([]float64{12.0, 3.0, 25.0})) // 示例测试数据
	gorgonia.Let(x, testX)

	if err := machine.RunAll(); err != nil {
		fmt.Println("预测错误:", err)
		return
	}

	fmt.Println("预测结果:", lstm.Output().Value())
}

// 5. CNN模型 (使用Gorgonia)
func cnnPredict() {
	// 创建计算图
	g := gorgonia.NewGraph()

	// 定义输入 (假设我们使用时间序列数据)
	input := gorgonia.NewTensor(g, gorgonia.Float64, 3, gorgonia.WithShape(1, 24, 3)) // batch, timesteps, features

	// 定义CNN层
	layer1, err := gorgonia.Conv2d(input, gorgonia.NewTensor(g, gorgonia.Float64, 4, gorgonia.WithShape(8, 1, 3, 16)), []int{1, 1}, []int{0, 0}, []int{1, 1})
	if err != nil {
		fmt.Println("CNN创建错误:", err)
		return
	}

	// 这里需要添加更多层和训练逻辑
	// 实际实现中需要:
	// 1. 添加池化层、全连接层等
	// 2. 定义损失函数和优化器
	// 3. 创建VM
	// 4. 训练循环
	// 5. 预测逻辑

	fmt.Println("CNN模型结构已定义 (需要实现训练逻辑)")
}

func main() {
	// 准备数据
	trainData, testData := prepareData()

	// 1. SVM预测
	fmt.Println("\n=== SVM模型 ===")
	svmPredict(trainData, testData)

	// 2. 随机森林预测
	fmt.Println("\n=== 随机森林模型 ===")
	randomForestPredict(trainData, testData)

	// 3. LSTM预测
	fmt.Println("\n=== LSTM模型 ===")
	lstmPredict()

	// 4. CNN预测
	fmt.Println("\n=== CNN模型 ===")
	cnnPredict()

	// 5. IEC 104 TLS测试
	fmt.Println("\n=== IEC 104 TLS 1.3测试 ===")
	testIEC104TLS()
}
